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RSS订阅原创 超市客户价值分析
超市客户价值分析项目任务：利用超市顾客的消费信息，构建RFM模型，利用Kmeans算法对顾客进行分类，助力于企业更好地了解客户，并使他们更容易根据不同类型客户的特定需求、行为和关注点修改产品。处理步骤导入数据，进行数据探索，根据数据集的背景及结构创建属于该数据集的RFM模型指标；数据预处理。对原始数据进行数据预处理，包括数据清洗、属性规约和数据变换；构建客户价值分析的Kmeans聚类模型。找寻Kmeans聚类的最佳簇数，构建Kmeans聚类算法；超市客户价值分析。根据聚类的结果，建立RFM模
2022-04-24 16:11:55
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原创 航空公司业务问题分析
航空公司业务问题分析业务问题统计航班延迟的原因，并统计不同原因造成的累计延迟时间；探究一年内飞行航班的季节性，统计出12个月的航班总数，找出航班最多的一个月是几月份；查找2015-01-03日的航班数据要求显示AirlineID,FlightNum,Origin,Dest,DepTime,TailNum,AirTime,Distance如上字段(由于数据很多，所以请给出第50-54行数据)1. 统计航班延迟的原因，并统计不同原因造成的累计延迟时间；首先在航班及时率表中找到delay延迟字段W
2022-04-24 15:58:28
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原创 某地房价预测
房价预测任务目标：预测未来的房价处理步骤导入数据集，进行数据质量分析与数据清洗；数据特征分析（分布分析、统计量分析、相关性分析）；特征工程（特征降维、特征选择）；构建房价预测模型（GBDT算法、Xgboost算法）；1. 导入数据集，进行数据质量分析与数据清洗查看数据特征类型, 即除SalePrice的列，有数值类型(numerical)和类别类型（category）1.1 缺失值分析1.2 缺失值处理对缺失值超过15%的特征进行删除对于部分‘类别’型数据，其空值可用众数
2022-04-24 15:48:51
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原创 饭店流量预测
饭店流量预测任务目标：对饭店流量指标进行预测处理步骤1． 数据预处理。读取各个数据集，对原始数据进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据变换；2． 提取特征。对各个数据集进行特征提取，并整合特征；3． 构建饭店流量预测模型。建立多个模型对饭店流量进行预测；4． 评价模型。使用混淆矩阵和ROC曲线对各个模型的预测效果进行评估，选择效果最好的那个进行预测。1.数据预处理1.1 导入数据集将各个数据集使用.merge()函数进行合并1.2 数据预处理2. 特征提取2.1 提取假
2022-04-24 15:34:01
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空空如也
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